删除 pandas 中的列 - Python

在使用 Pandas 进行数据分析时，常常需要从 DataFrame 中删除不需要的列。本文将介绍如何使用 Pandas 删除列。

方法一：使用 drop 函数

使用 DataFrame 的 drop 方法可以删除指定的列，并返回删除后的新 DataFrame。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 drop 方法删除指定列
df = df.drop(['A', 'C'], axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   B
0  4
1  5
2  6

在 drop 方法中，需要指定要删除的列的名称，以列表形式传递给 drop 方法，使用 axis=1 参数告诉 drop 方法要沿着列方向进行删除操作。

方法二：使用 del 关键字

使用 del 关键字可以在原始 DataFrame 上进行操作，直接删除指定的列。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定列
del df['A']
del df['C']

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   B
0  4
1  5
2  6

在使用 del 关键字删除列时，需要指定要删除的列的名称，直接在 DataFrame 上删除即可。

方法三：使用 pop 函数

使用 pop 函数可以从 DataFrame 中删除指定的列，并返回该列的 Series。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定列，并返回该列的 Series
s = df.pop('A')

# 打印结果
print(s)
print(df)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

在使用 pop 函数删除列时，需要指定要删除的列的名称，并将返回的 Series 保存在一个变量中。

以上就是使用 Pandas 删除列的三种方法，根据实际需求选择适合的方法即可。